Reasoning and Behavioral Equilibria in LLM-Nash Games: From Mindsets to Actions

📄 arXiv: 2507.08208v1 📥 PDF

作者: Quanyan Zhu

分类: cs.AI, cs.GT

发布日期: 2025-07-10

💡 一句话要点

提出LLM-Nash框架，研究LLM驱动的智能体在博弈中的推理与行为均衡

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: LLM 博弈论 纳什均衡 多智能体系统 推理 有限理性 提示工程

📋 核心要点

  1. 传统博弈论假设智能体完全理性，无法捕捉LLM驱动的智能体的有限理性推理过程。
  2. LLM-Nash框架通过建模智能体的推理提示选择，将LLM的推理过程显式纳入博弈模型。
  3. 研究表明，基于LLM的推理均衡可能偏离经典纳什均衡，为战略互动提供新视角。

📝 摘要（中文）

本文提出了LLM-Nash框架，这是一个博弈论模型，其中智能体选择推理提示来指导通过大型语言模型（LLM）进行决策。与假设具有完全理性的效用最大化智能体的经典博弈不同，该框架通过显式地建模推理过程来捕捉有限理性。均衡是在提示空间上定义的，动作是LLM推理的行为输出。这种方法能够研究认知约束、思维模式表达和认知学习。通过示例，我们展示了推理均衡如何与经典纳什均衡不同，为LLM赋能系统中的战略互动提供了新的基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统博弈论在LLM驱动的智能体场景下的局限性。传统博弈论假设智能体是完全理性的，追求效用最大化，但这与现实中LLM驱动的智能体的有限理性不符。现有方法难以有效建模智能体的推理过程和认知约束，导致无法准确预测和理解LLM在战略互动中的行为。

核心思路：论文的核心思路是将LLM的推理过程显式地纳入博弈模型中。通过引入“推理提示”的概念，智能体不再直接选择行动，而是选择引导LLM进行推理的提示。LLM根据提示生成行动，从而将智能体的认知过程和行为决策联系起来。均衡不再是行动空间上的均衡，而是提示空间上的均衡。

技术框架：LLM-Nash框架包含以下主要组成部分：1) 智能体集合；2) 提示空间，每个智能体选择一个提示；3) LLM，作为推理引擎，根据智能体的提示生成行动；4) 效用函数，评估智能体行动的收益。整体流程是：智能体选择提示 -> LLM根据提示生成行动 -> 智能体根据行动获得效用 -> 智能体调整提示以最大化效用 -> 达到提示空间的纳什均衡。

关键创新：最重要的技术创新点在于将LLM的推理过程纳入博弈模型，通过提示空间来建模智能体的认知过程。与传统博弈论直接在行动空间上寻找均衡不同，LLM-Nash框架在提示空间上寻找均衡，从而能够更好地捕捉LLM驱动的智能体的有限理性行为。这种方法允许研究认知约束、思维模式表达和认知学习对战略互动的影响。

关键设计：关键设计包括：1) 如何定义提示空间，提示的设计直接影响LLM的推理结果；2) 如何选择合适的LLM，不同的LLM具有不同的推理能力和偏好；3) 如何设计效用函数，效用函数需要能够反映智能体在特定场景下的目标和偏好。论文通过示例展示了不同提示策略对均衡结果的影响，但没有提供具体的参数设置或网络结构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过示例展示了LLM-Nash框架的应用，表明推理均衡可能与经典纳什均衡不同。例如，在囚徒困境中，如果智能体使用“合作”提示，即使从传统博弈论的角度来看，合作不是最优策略，智能体也可能达成合作均衡。这些示例验证了LLM-Nash框架的有效性，并为研究LLM驱动的智能体的战略互动提供了新的思路。

🎯 应用场景

LLM-Nash框架可应用于各种LLM驱动的智能体系统，例如：多智能体协作、自动驾驶、谈判机器人、在线市场等。该框架有助于理解和预测LLM在战略互动中的行为，从而设计更有效、更鲁棒的智能体系统。此外，该框架还可用于研究认知约束、思维模式表达和认知学习对战略互动的影响，为人工智能伦理和安全提供理论基础。

📄 摘要（原文）

We introduce the LLM-Nash framework, a game-theoretic model where agents select reasoning prompts to guide decision-making via Large Language Models (LLMs). Unlike classical games that assume utility-maximizing agents with full rationality, this framework captures bounded rationality by modeling the reasoning process explicitly. Equilibrium is defined over the prompt space, with actions emerging as the behavioral output of LLM inference. This approach enables the study of cognitive constraints, mindset expressiveness, and epistemic learning. Through illustrative examples, we show how reasoning equilibria can diverge from classical Nash outcomes, offering a new foundation for strategic interaction in LLM-enabled systems.